介绍一种基于道路分类特性的超快速车道检测算法

为了应对全局范围预测,建议以基于分类的方式学习车道坐标,它使用不同的类别表示不同的坐标。在这项工作中,进一步将原始分类扩展到序数分类。在序数分类中,相邻类之间具有密切的序数关系,这与原始分类不同。在本文介绍的算法中,类别性质上是有序的(例如,第8类的车道坐标在空间上始终位于第7类的车道坐标的右侧...

《储能科学与技术》推荐|黄家辉 等:人工智能与储能技术融合的前沿...

特别是,新兴的机器学习(ML)是人工智能的一个子领域,能够评估和分析大数据中的隐藏规则,能够有效揭示关键材料的结构与性能之间的关系,从而加速储能材料的设计和性能优化。因此,将人工智能与储能技术融合是未来研究的一个重要方向,尤其在材料设计、识别分类、筛选和性能预测方面。AI加速了储能材料的发现和优化,可以更加精...

从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

决策树是一种用于分类和回归的监督学习模型,它从数据集合中提取出一系列的规则,基于特征对实例进行分类,可以理解为一组‘if-then’规则的集合。通俗地讲,决策树是一种用来决策和预测的模型,它通过类似树状的结构图,来展示决策过程以及最佳选项。每个“节点”代表一个决策点,每一条“分支”对应一个可能的选项,而...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

1.1决策树的原理1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林2.3Bosting方法3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用4.支持向量机4.1分类原理4.2核函数实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用4.支持向量机的实现和应用项目实操1.使用实...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

2.实践与理论相结合:通过实例分析,如纳米材料增强复合材料的特征工程,以及不同回归技术在复合材料数据中的应用,使学员能够将理论知识应用于实际问题解决中。3.技术深度与广度:课程内容从基础的线性回归和多项式回归,到更高级的集成学习、支持向量机和神经网络,逐步深入,确保学员能够掌握不同复杂度的机器学习技术。

机器学习之决策树算法

四、决策树的分类有哪些?1.CART(ClassificationandRegressionTree)Breiman.L.I等人在1984年提出了CART算法,即分类回归树算法(www.e993.com)2024年10月31日。CART算法用基尼指数(GiniIndex)代替了信息熵,用二叉树作为模型结构,所以不是直接通过属性值进行数据划分,该算法要在所有属性中找出最佳的二元划分。CART算法通过递归操作不断地对决策...

AI产品经理必知的100个专业术语|算法|向量|拟合|贝叶斯|大模型|...

随机森林是由多个决策树组成的集合模型,通过集成多个弱分类器来提高预测的准确性和鲁棒性。17、支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机是一种用于分类和回归的监督学习模型,试图找到一个超平面来最大化分类间隔。18、朴素贝叶斯(NaiveBayes)...

全球海洋鱼类灭绝风险大幅上升!基于数据挖掘与模型的综合预测

在互补决策树中,首先利用多个预测模型(如本研究中,用的是随机森林、人工神经网络)分别进行预测,然后通过制定规则将这些模型的结果进行整合。比如说,假如两个模型对某一物种的预测结果一致,则直接采用该预测;如果模型之间的预测结果不一致,那么就可以保留为数据不足(DDNE,数据不足或未评估)状态。通过这种方法,可以更...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。无监督学习算法无监督学习算法则需要在没有明确标签的情况下从数据中学习结构和模式。这类算法主要用于聚类、降维和关联规则挖掘等任务。比如,K均值聚类、主成分分析(PCA)和关联规则挖掘都是常见的无监督学习算法。

新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造|化合...

第五步,用得出的方程指导下一步优化方向。根据Hansch方程的结果,可以进行分子结构的优化,例如通过合理的取代基设计来提高化合物的活性。2.1.2.2首批化合物选择原则在建立Hansch方程的过程中,首批化合物的选择是至关重要的。下面是一些常见的原则:1.结构多样性原则:应具有不同的结构类型,以覆盖化学空间的多个领...